[發明專利]一種智能分析客戶裝修需求匹配服務商的平臺系統

在審

• 申請號: 201910970672.8
• 申請日: 2019-10-11
• 公開（公告）號: CN110956527A
• 公開（公告）日: 2020-04-03
• 發明（設計）人: 祝德兆
• 申請（專利權）人: 北京華躍博弈科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06
• 代理公司: 北京冠和權律師事務所 11399
• 代理人: 陳國軍

1.一種智能分析客戶裝修需求匹配服務商的平臺系統，其特征在于，包括：

客戶用戶端，用于上傳客戶的房屋信息及裝修需求信息；

匹配模塊，用于基于所述客戶用戶端上傳的所述房屋信息、所述裝修需求信息及各個服務商的歷史裝修信息，根據預設的匹配規則計算各個服務商與所述客戶的裝修需求的匹配度，并將匹配度大于預設閾值的若干個服務商作為目標服務商；

商家用戶端，用于使若干個所述目標服務商根據所述客戶用戶端上傳的所述房屋信息及所述裝修需求信息，進行裝修設計，生成裝修效果信息；

所述客戶用戶端，還用于使所述客戶根據所述商家用戶端生成的所述裝修效果信息，在若干個所述目標服務商中選擇一個目標服務商，作為中標服務商。

2.如權利要求1所述的智能分析客戶裝修需求匹配服務商的平臺系統，其特征在于，所述平臺系統還包括獲取模塊，用于從目標用戶的所述客戶用戶端獲取與所述目標用戶對應的目標用戶群體特征數據和目標用戶偏好數據，并從候選商家的所述商家用戶端獲取與所述候選商家對應的候選商家特征數據和候選商家偏好數據；

所述匹配模塊依據所述獲取模塊所獲取的所述目標用戶群體特征數據、目標用戶偏好數據、所述候選商家特征數據和所述候選商家偏好數據，確定所述目標用戶與所述候選商家的匹配度，將匹配度大于預設閾值的若干個服務商作為目標服務商。

3.如權利要求1所述的智能分析客戶裝修需求匹配服務商的平臺系統，其特征在于，所述匹配模塊根據預設的匹配規則計算各個服務商與所述客戶的裝修需求的匹配度，并將匹配度大于預設閾值的若干個服務商作為目標服務商執行以下步驟：

基于各個所述服務商的歷史裝修信息，根據所述客戶的裝修需求，對服務商的裝修價格、裝修質量、裝修工期分別賦以不同的權重a1、a2、a3，且a1+a2+a3＝1；

基于各個所述服務商的歷史裝修信息，對各個服務商的裝修價格、裝修質量、裝修工期分別賦以不同的分數b1、b2、b3；

分別計算各個服務商考慮權重的綜合評分，各個服務商的綜合評分為(a1*b1+a2*b2+a3*b3)/3，將所述綜合評分作為各個服務商與所述客戶的裝修需求的匹配度；

將各個服務商按照所述綜合評分從高到低的順序進行排序，并將綜合評分大于預設閾值的若干個服務商作為目標服務商。

4.如權利要求1所述的智能分析客戶裝修需求匹配服務商的平臺系統，其特征在于，所述客戶用戶端使所述客戶根據所述商家用戶端生成的所述裝修效果信息，在若干個所述目標服務商中選擇一個目標服務商，作為中標服務商，執行以下步驟：

根據所述客戶在最近時段產生的行為日志，生成推薦模型，所述最近時段具有預定義的時長；

根據所述推薦模型中的推薦標簽組合中各標簽的標簽類型、預設的標簽優先級，在若干個所述目標服務商中確定與所述推薦標簽組合對應的初始推薦服務商，所述初始推薦服務商包括備選推薦服務商和/或淘汰推薦服務商；

根據所述推薦標簽組合，以及所述推薦標簽組合中與所述初始推薦服務商匹配的標簽數量，確定所述初始推薦服務商與所述推薦標簽組合的契合度；

根據所述初始推薦服務商中備選推薦服務商的數量，以及所述初始推薦服務商與所述推薦標簽組合的契合度，從所述初始推薦服務商中選定中標服務商。

5.如權利要求4所述的智能分析客戶裝修需求匹配服務商的平臺系統，其特征在于，所述根據所述客戶在最近時段產生的行為日志，生成推薦模型，執行以下步驟：

獲取推薦模型的訓練數據，所述訓練數據為所述客戶在最近時段產生的行為日志中的數據，所述最近時段具有預定義的時長；

按照預定的訓練數據標注規則對所述訓練數據進行標注以得到最新標注數據，其中，所述最新標注數據包括所述最近時段發生的推薦結果被展示后的客戶反饋，所述客戶反饋根據推薦結果被展示后的客戶行為來確定；

對所述最新標注數據進行訓練，以得到推薦模型。